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基于模糊分析的LSTM交通流量预测
引用本文:赵刚,王梦灵.基于模糊分析的LSTM交通流量预测[J].计算机工程与设计,2021,42(4):1103-1108.
作者姓名:赵刚  王梦灵
作者单位:华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237
基金项目:上海市“科技创新计划”人工智能专项基金项目;上海市经济和信息化委员会人工智能创新发展专项资金计划基金项目;国家自然科学基金项目
摘    要:为提高交通流预测模型的准确性及泛化性,提出一种基于模糊分析的LSTM交通流预测方法实现对交通状态的预估分析.对历史数据采用LSTM神经网络进行训练,获取神经网络权值参数,针对交通流时序数据存在周期性,提出基于模糊聚类分析的策略对LSTM模型的历史训练误差进行聚类.根据当前交通流数据与历史数据的相似度预估LSTM预测模型的在线误差.综合LSTM神经网络预测输出以及基于相似度分析的在线误差预测输出预估交通流状态,给出相应的算法步骤.仿真实验验证了提出方法的有效性,其比单一预测预测模型效果更好.

关 键 词:交通流预测  LSTM神经网络  历史误差分析  模糊聚类  相似度分析

Traffic flow prediction of LSTM neural network based on fuzzy analysis
ZHAO Gang,WANG Meng-ling.Traffic flow prediction of LSTM neural network based on fuzzy analysis[J].Computer Engineering and Design,2021,42(4):1103-1108.
Authors:ZHAO Gang  WANG Meng-ling
Abstract:
Keywords:
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